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在开发 AI 对话应用（如调用豆包、GPT 等 API）时，我们常面临一个核心问题：AI 本身是无状态的，如何让它记得用户的历史对话，且在高并发下依然保持极速响应？ 一、 核心痛点：为什么 AI 需要“记忆”？ 调用大模型 API 时，模型不会自动记录之前的聊天记录。为了实现“多轮对话”，我们必须在每次发送请求时，把历史消息一并传给 API。这就引出了三个挑战：  性能：频繁的数据库查询会拖慢响应速度。 上下文窗口：模型有 Token 上限，不能无限制地堆积历史。 成本：发送的上下文越多，消耗的 Token 越多，费用越高。  二、 四种演进方案深度解析 1. MySQL 单库方案（起步阶段）...

找实习太难了，欢迎大佬拷打简历😭

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

面了一个半小时刚开始就是一道算法和一道代码输出算法考的是：给定一个字符串，按照字符串中字母出现的次数输出去重之后的字符串（出现次数越多就把该字母放在前面）e.g 输入：aaabbc 输出：abc代码输出题考的是事件循环，还让我解释为什么会这样输出后面全程问项目，结合项目问八股，而且面试官还看了我的ai面，问了个ai面中我答得比较好的问题项目如果上线出现问题，前端怎么设置出错日志告警用户登录功能怎么实现的登录状态如何持久化，了解服务端生成session的机制吗关于图片上传大小有限制吗，那如果一个用户上传1GB的图片怎么办如何优化大量图片的加载性能，除了缩略图还可以使用什么方法如何防止重复上传相同...